地理空间人工智能

【摘 要】 许多历史地图页可公开用于需要长期历史地理数据的研究。这些地图的制图设计包括地图符号和文字标签的组合。从地图图像中自动读取文本标签可以大大加快地图解释速度，并有助于生成描述地图内容的丰富元数据。已经提出了许多文本检测算法来自动定位地图图像中的文本区域，但大多数算法都是在域外数据集（例如风景图像）上训练的。训练数据决定了机器学习模型的质量，而在地图图像中手动标注文本区域既费力又费时。另一方面，现有的地理数据源，例如 OpenStreetMap (OSM)，包含机器可读的地图图层，这使我们可以轻松地分离出文本图层并获得文本标签注释。但是，OSM 地图瓦片和历史地图之间的制图风格明显不同。本文提出了一种自动生成无限量带注释的历史地图图像的方法，用于训练文本检测模型。我们使用样式转换模型将当代地图图像转换为历史样式并在其上放置文本标签。我们表明，最先进的文本检测模型（例如 PSENet）可以从合成历史地图中受益，并在历史地图文本检测方面取得显著改进。 【原 文】 Lunga, D., Hu, Y., Newsam, S., Gao, S., Martins, B.,...

p{text-indent:2em} 从自然语言文本中收割地理空间大数据【评论】在非结构化自然语言本文中获取地理相关信息是一个很有意思而又有难度的话题，也是知识层次体系结构中，“数据–>信息–>知识 ”最完整的过程体现。Yingjie Hu 等在德国慕尼黑技术大学知名教授Martin WerNER的新书《Handbook of Big Geospatial Data》中，专门撰写了名为《Harvesting big geospatial data from natural language...

GeoAI：地理知识发现中的空间显式人工智能技术【摘要】 近年随着深度学习技术的突飞猛进，相关技术在地理信息科学领域也得到大量研究和应用。但随着大家对问题的深入理解，逐步意识到这些机器学习方法在解决地学问题上有些捉襟见肘，特别是很多机器学习模型几乎不考虑地理位置的作用，把很多地学问题转变成了计算机科学问题，引起了业内很多专家的质疑。本文为加州大学 Krzysztof Janowicz 教授 2017 年在地理信息科学杂志 GeoAI 专刊上发表的一篇评论文章，明确提出在地理空间人工智能领域中，空间显示模型需要得到重视和发展。 【原文摘要】无。 【原文】Janowicz, K., et al. （2019）. “GeoAI: spatially explicit artificial intelligence techniques for geographic knowledge discovery and beyond.” International Journal of Geographical Information Science 34（4）:...

p{text-indent:2em} 社交媒体数据用于灾害管理的研究综述【摘要】 近期看到不少论文在探讨社交媒体数据如何用于灾害管理，正想自己整理一篇综述，意外被推送过来一篇纽卡斯尔大学学者发表的调查报告。 【原文摘要】社交媒体在灾害管理中发挥了重要作用，因为它使公众可以通过报告与灾难事件有关的事件来促进灾害的监测。然而，庞大而多样的社交媒体数据，严重制约了其在灾害管理中的可用性，因此，本文提出了社会媒体数据用于灾害管理面临的挑战。我们也提供了对社交媒体数据如何促进灾害管理，以及社交媒体数据管理方法和灾害管理分析方法的调查。该调查包括社交媒体数据分类、事件检测方法以及空间和时间信息抽取。此外，还提出了社交媒体数据管理研究、灾害管理分析等分类方法，并讨论各种方法的核心优势和缺点。 【原文】Phengsuwan, J.; Shah, T.;Thekkummal, N.B.; Wen, Z.; Sun, R.;Pullarkatt, D.; Thirugnanam, H.;Ramesh, M.V .; Morgan, G.; James, P .;Ranjan, R. Use...

【摘 要】本文摘自武汉大学学报，作者在文章中列举了大量GeoAI领域的文献参考，值得收藏。尤其是梳理和总结了当前5个主要研究热点方向，并列出了最近急迫需要解决的3个方面挑战。 【原 文】高松，地理空间人工智能的近期研究总结与思考，武汉大学学报，DOI：10.13203/j.whugis20200597 1 GeoAI...